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沈宇动态
干扰器可以防止监控做数据采集
将模型训练到高端性能需要提供大型标记数据集，而摄像头获取这些数据集的成本很高。我们工作的目标是自动合成与下游任务相关的标记数据集。我们提出了 Meta-Sim，它学习合成场景的生成模型，并通过图形引擎获取图像干扰器及其相应的地面实况。
我们使用神经网络监控对数据集生成器进行参数化，该神经网络学习修改从概率场景语法获得的场景图的属性，以最小化其渲染输出和目标数据之间的分布差距。如果真实数据集带有小型标记验证集，我们还旨在优化元目标，即下游任务性能。实验表明，与人工设计的概率场景语法相比，所提出的方法可以在定性和定量上极大地提高内容生成屏蔽器质量（通过下游任务的性能来衡量）。
1MVC300相机3G应用手册版本1.0021。法律声明版权所有2012TELTONIKA Ltd.保留所有权利。未经 TELTONIKA Ltd 事先书面许可，禁止以任何形式复制、转让、分发或存储本文档的部分或全部内容。监控摄像头制造商保留出于技术改进的目的而修改产品和手册的权利，恕不另行通知。本文中提到的其他产品和公司名称可能是其各自所有者的商标或商号。注意在使用设备之前，我们强烈建议您阅读本用户手册首先，不要撕开设备。如果设备块损坏，请勿触摸设备。该设备不防水。保持干燥。干扰屏蔽器设备由低电压+12V DC 电源适配器供电。
我们使用神经网络监控对数据集生成器进行参数化，该神经网络学习修改从概率场景语法获得的场景图的属性，以最小化其渲染输出和目标数据之间的分布差距。如果真实数据集带有小型标记验证集，我们还旨在优化元目标，即下游任务性能。实验表明，与人工设计的概率场景语法相比，所提出的方法可以在定性和定量上极大地提高内容生成屏蔽器质量（通过下游任务的性能来衡量）。
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